1樓：
arima（p，d，q）稱為差分自迴歸移動平均模型，ar是自迴歸,p為自迴歸項，可以看自相關圖來估計;ma為移動平均，q為移動平均項數，可以看偏相關圖來估計，d為時間序列成為平穩時所做的差分次數。
近期在用r，裡面有個函式auto.arima()可以自動生成一個最優擬合模型。可以試試。
當然不同的會有不同函式，看看教程總有解決方法的。
arima模型中的p，q，d怎麼確定根據acfpacf
2樓：
arima（p，d，q）稱為差分自迴歸
移動平均模型，ar是自迴歸,p為自迴歸項，可以看自相關圖來估計;ma為移動平均，q為移動平均項數，可以看偏相關圖來估計，d為時間序列成為平穩時所做的差分次數。
近期在用r，裡面有個函式auto.arima()可以自動生成一個最優擬合模型。可以試試。
當然不同的會有不同函式，看看教程總有解決方法的。
請各位大大幫忙看看eviews中的acf圖 如何確定arma模型的（p,q)
3樓：匿名使用者
根據這個看不出來的
要根據不同階數的arma模型的aic或者bic值來確定的
4樓：鎂雅一
你這個圖的p值都是小於0.05的，資料不平穩，還得進行差分處理，直到資料平穩，然後再看acf和pacf取值。
5樓：匿名使用者
arma模型階數需要同時看acf和pacf兩張圖，理論上以pacf截斷階數判斷ar階數，以acf截斷階數判斷ma階數，但實際上一般acf和pacf圖都是無限拖尾的，這時一般先嚐試arma(1,1)，如果殘差能夠通過平穩性檢驗就採用這個模型，如果不能通過，則嘗試arma(1,2)和arma(2,1)。99%的情況下，arma的階數不會超過3階。
此外，需要注意資料平穩性問題、資料季節週期問題等，如果資料不平穩或者資料季節性因素未剔除，會對模型構建產生影響。
從你的圖來看，你沒有剔除資料的季節因素影響，資料存在很強的週期性。
6樓：長不大
確定arma模型的（p，q)：檢視自相關、偏相關係數圖，獲取其截尾特點，從而確定p和q。另外根據box-jenkins建模方法，可以初步設定模型為arma（n，n-1），即自迴歸部分的階數比滑動平均部分階數高一階。
p和q階是代表數列的階數，也即「εt2 = a0＋a1εt－12 ＋a2εt－22 ＋ …… ＋ aqεt－q2 ＋ηt t 」數列中類似「a0＋a1εt－12」的個數。
arma 模型：自迴歸滑動平均模型是研究時間序列的重要方法，由自迴歸模型（簡稱ar模型）與滑動平均模型（簡稱ma模型）為基礎「混合」構成。在市場研究中常用於長期追蹤資料的研究，如：
panel研究中，用於消費行為模式變遷研究；在零售研究中，用於具有季節變動特徵的銷售量、市場規模的**等。
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